Proceedings of elm 2018

Éditeur : Springer Nature Switzerland AG
ISBN : 9783030233099
Date de publication : 15 août 2020
Dimensions : 23,5 x 15,5 cm
Langue : Anglais
Pays d'origine : Suisse

ELM learning theories show that effective learning algorithms can be derived based on randomly generated hidden neurons (biological neurons, artificial neurons, wavelets, Fourier series, etc.) as long as they are nonlinear piecewise continuous, independent of training data and application environments.

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